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题名基于融合特征的群体行为识别
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作者
谭程午
夏利民
王嘉
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机构
中南大学信息科学与工程学院
国防科技大学训练部
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出处
《计算机技术与发展》
2018年第1期17-22,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50808025)
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文摘
围绕群体行为的特征提取问题展开研究,提出了一种基于融合运动特征和外观特征的群体行为识别方法。为了更有效地描述识别信息,首先将各行人目标看成网络的节点,利用协方差跟踪获得目标的运动轨迹,同时利用格兰杰因果关系检验来衡量行人之间的相互作用;然后利用此因果关系来构建成双因果网络和成群因果网络,将其作为运动特征,并结合外观特征来描述群体行为。最后,采用改进萤火虫算法的支持向量机(SVM)进行群体行为识别。实验结果表明,提出的算法能够对群体行为进行有效的表达和识别。
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关键词
群体行为识别
特征融合
GRANGER因果
支持向量机
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Keywords
group action recognition
feature fusion
Granger causality
SVM
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于分层特征的群体行为识别
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作者
谭程午
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机构
中南大学信息科学与工程学院
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出处
《信息通信》
2017年第2期37-41,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50808025)
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文摘
提出了一种基于分层特征的群体行为识别方法。为了有效地描述识别信息,利用三层局部因果关系编码群体行为来描述运动特征,采用自我因果关系,双人因果关系,群体因果关系分别描述个人层级,双人层级,群体层级的运动特征,并结合外观特征来描述群体行为。最后,采用概率潜在语义分析(PLSA,Probabilistic Latent Semantic Analysis)模型进行群体行为识别。利用该方法在NUS-HGA这个数据集上进行了训练与测试,证明了该方法的有效性。
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关键词
群体行为识别
分层模型
因果关系
特征融合
概率潜在语义分析
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Keywords
group action recognition
layered model
causality
feature fusion
PLSA
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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